面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法技术

本发明专利技术涉及物流技术领域，具体为一种面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法，包括如下步骤：1)智能体配送车接收动态客户订单信息；2)智能体配送车根据其所在位置和剩余任务情况结合动态客户需求进行分散调度。本发明专利技术将现有的由配送员进行主观调度的模式改为由各智能体配送车辆分别进行分散调度的模式，当客户变更服务信息时，由在途智能体配送车根据其所在位置和剩余任务情况，结合动态客户需求，通过插入算法与双阈值控制的遗产算法操作获得解决方案，能快速合理地制定出针对动态客户需求的优化解决方案，最大限度地减少扰动的副作用。

Decentralized Agent Scheduling Method for Dynamic Change of Receiving Information Customer Requirements

The invention relates to the field of logistics technology, in particular to an agent decentralized dispatching method for dynamic change of customer demand for receiving information, which includes the following steps: 1) the agent distribution vehicle receives dynamic customer order information; 2) the agent distribution vehicle disperses according to its location and residual task situation in combination with dynamic customer demand. Dispatch. The present invention changes the existing subjective dispatching mode by the distributor to the decentralized dispatching mode by each agent. When the customer changes the service information, the in-transit agent distributor controls the vehicle by insertion algorithm and double thresholds according to its location and residual task situation, combined with the dynamic customer demand. The solution obtained by the operation of legacy algorithm can quickly and reasonably formulate the optimal solution for dynamic customer needs, and minimize the side effects of disturbance.

【技术实现步骤摘要】
面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法
本专利技术涉及物流
，具体为一种快件配送调度法。
技术介绍
随着我国移动通信技术以及互联网技术的应用日益普及和完善，居民的购物方式产生了很大的变化，电子商务环境下的在线购物受到了消费者的极大欢迎。调查数据显示，2017年中国B2C网络购物市场交易规模达6.1万亿元，较2016年增长29.6％。预计到2021年，中国B2C网络购物市场规模将超过10万亿元。目前，我国使用网络购物的消费者数量已经超过了4.9亿人，有超过66.4％的网民加入了网络购物行列。快递是电子商务的基础，电子商务的飞速发展给快递行业提出了更高的要求，怎样提高快递服务水平已成为电子商务领域新的挑战。据统计，2017年全年，我国快递行业处理的快递数量达到400.6亿件，同比增长28.1％。我国快递业市场规模连续三年稳居世界第一，平均每天需要处理1.09亿件快递。快递业是服务业的重要组成部分，对于电子商务产业的发展具有十分重要的作用。“最后一公里”配送，作为快递的末端配送环节，由于服务的客户数量众多、位置分散、需求各异，因此普遍存在配送成本高、配送时效性差、首次配送失败率高等问题，这严重制约了电子商务产业的稳健发展。制定恰当的“最后一公里”快件配送方案，为配送线路优化提供决策支持，对于降低配送成本，提高配送效率及客户满意度具有重要意义。在“最后一公里”快递配送途中，由于客户处于高度的不确定环境中，存在各种需要变更收件信息的动态客户，包括：拒收订单的客户、变更收件地址的客户以及变更收件时间的客户。当出现变更收件信息的动态客户时，将会导致正在执行的配送方案不再最优甚至不可行，使系统变得异常。派送员需要根据客户需求实时调整预定的配送方案，快速合理地制定出针对动态客户需求的解决方案，最大限度地减少扰动的副作用，已成为快递业急需解决的问题。当前，出现变更收件信息的动态客户时，主要由配送员进行人为决策，这种方式主观随意性很大，具有一定的盲目性，不能科学准确地规划出新的配送方案，不仅浪费配送资源，而且还造成首次配送失败率高居不下。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法，实现对动态客户合理有效的处理。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法，包括如下步骤：1)智能体配送车接收动态客户订单信息；2)智能体配送车根据其所在位置和剩余任务情况结合动态客户需求进行分散调度。进一步，所述步骤1)中动态客户订单包括拒收订单、变更收件地址和变更收件时间3种动态客户需求。进一步，所述步骤2)具体包括如下步骤：21)当动态客户需求为拒收订单时，从当前配送方案中删除该客户并跳转执行步骤24)；22)当动态客户需求为变更收件地址或变更收件时间时，在当前配送方案中删除该客户并更新服务信息，并将时间窗设为硬时间窗，然后执行步骤23)；23)在原配送方案的基础上，通过插入算法求解后，获取满足动态客户需求的局部最优解；24)通过双阈值控制的遗传算法求解后，获取满足动态客户需求的全部最优解；25)根据步骤24)获得的最优解，获得更新的配送方案。进一步，所述步骤23)具体包括如下步骤：231)进行编码操作，将配送中心编码为0，将N个静态客户依次编码为1，2，3，…，N，将M个个动态客户依次编码为N+1，N+2，…，N+M，其中(N+M)为当前动态客户；232)分别计算出将动态客户(N+M)插入客户path[i]和path[i+1](i＝0，1，…，(N+M-2))之间后增加的行驶距离Δs[i]：Δs[i]＝dpath[i]，N+M+dN+M，path[i+1]-dpath[i]，path[i+1]；233)从Δs[i]中选取一个最小值Δs[m]，使得Δs[m]≤Δs[i]，其中，m∈[0，N+M-2]，i＝0，1，2，...，(N+M-2)，所对应的客户path[m]和客户path[m+1]即为当前最佳插入位置；234)判断Δs[m]是否为T；若Δs[m]等于T，则转至步骤226)结束插入算法操作；235)判断动态客户N+M的硬时间窗是否满足要求；到达客户N+M的时间tN+M为：tN+M＝tpath[m]+max[(apath[m]-tpath[m])，0]+fpath[m]+tpath[m]，N+M·dpath[m]，N+M若aN+1≤tN+1≤bN+1，则该动态客户的时间窗满足要求，获得初始最优解；否则不满足要求，令Δs[m]＝T，再转向步骤223)；236)结束插入算法操作。进一步，所述步骤24)具体包括如下步骤：241)将配送中心编码为0，将N个静态客户依次编码为1，2，3，…，N，将M个动态客户依次编码为N+1，N+2，…，N+M；对种群中的每个个体进行初始化操作；242)设计适应度函数，并计算种群中每个个体的适应度值；243)进行选择算子操作，以个体的适应度值为依据对个体进行排序，根据事先设定好的选择概率ps为比例，用适应度较好的个体代替适应度较差的个体；244)判断是否满足算法终止条件；若满足，则输出最优个体及其代表的最优解，并停止计算；否则转向245)继续进行迭代。；245)按父辈相似度阈值来调整变异操作的执行时间，按收敛度阈值调整变异概率；使用逆转变异算子进行变异操作；246)按照预设的交叉概率，进行多父辈交叉操作；247)通过上述交叉和变异算子操作后获得新一代种群，并返回242)。进一步，所述步骤25)具体包括如下步骤：判断新配送方案中各动态客户的硬时间窗是否满足要求：已知到达客户path[i]的时间为tpath[i]，则可计算出到达客户path[i+1]的时间为：tpath[i+1]＝tpath[i]+max[(apath[i]-tpath[i])，0]+fpath[i]+tpath[i]，path[i+1]·dpath[i]，path[i+1]；若所有动态客户的硬时间窗都满足要求则更新配送方案，并结束变更收件信息处理；否则，将该动态客户作拒收订单处理。进一步，所述步骤23)和24)中，通过下式评价当前解的优劣：上式中，minA为配送成本，minB为惩罚费用，β为权重系数，β∈[0，1]，上式中：N:还未服务的静态客户总数；M:还未服务的动态客户总数；C:配送车行驶单位距离的费用；di，j:客户i到客户j的距离；pj:第j个客户单位质量卸货或装货的费用；mi:客户i快递的重量；lti:延后到达客户点i的时间长短；l:对于软时间窗客户，配送车延迟到达单位时间的惩罚值；T:10000*l。本专利技术的有益效果在于：本专利技术将现有的由配送员进行主观调度的模式改为由各智能体配送车辆分别进行分散调度的模式，当客户变更服务信息时，由在途智能体配送车根据其所在位置和剩余任务情况，结合动态客户需求，通过插入算法与双阈值控制的遗产算法操作获得解决方案，能快速合理地制定出针对动态客户需求的优化解决方案，最大限度地减少扰动的副作用。附图说明为了使本专利技术的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本专利技术提供如下附图：图1为本专利技术的流程示意图；图2为实施例中的插入算法操作流程图；图3为实施例中的双阈值控制的遗传算法操作流程图；图4为实施例中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法，其特征在于包括如下步骤：1)智能体配送车接收动态客户订单信息；2)智能体配送车根据其所在位置和剩余任务情况结合动态客户需求进行分散调度。

【技术特征摘要】
1.面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法，其特征在于包括如下步骤：1)智能体配送车接收动态客户订单信息；2)智能体配送车根据其所在位置和剩余任务情况结合动态客户需求进行分散调度。2.根据权利要求1所述的面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法，其特征在于，所述步骤1)中动态客户订单包括拒收订单、变更收件地址和变更收件时间3种动态客户需求。3.如权利要求2所述的面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法，其特征在于：所述步骤2)具体包括如下步骤：21)当动态客户需求为拒收订单时，从当前配送方案中删除该客户并跳转执行步骤24)；22)当动态客户需求为变更收件地址或变更收件时间时，在当前配送方案中删除该客户并更新服务信息，并将时间窗设为硬时间窗，然后执行步骤23)；23)在原配送方案的基础上，通过插入算法求解后，获取满足动态客户需求的局部最优解；24)通过双阈值控制的遗传算法求解后，获取满足动态客户需求的全部最优解；25)根据步骤24)获得的最优解，获得更新的配送方案。4.如权利要求3所述的面向动态变更收件信息客户需求的智能体分散调度方法，其特征在于：所述步骤23)具体包括如下步骤：231)进行编码操作，将配送中心编码为0，将N个静态客户依次编码为1，2，3，…，N，将M个个动态客户依次编码为N+1，N+2，…，N+M，其中(N+M)为当前动态客户；232)分别计算出将动态客户(N+M)插入客户path[i]和path[i+1](i＝0，1，…，(N+M-2))之间后增加的行驶距离Δs[i]：Δs[i]＝dpath[i]，N+M+dN+M，path[i+1]-dpath[i]，path[i+1]；233)从Δs[i]中选取一个最小值Δs[m]，使得Δs[m]≤Δs[i]，其中，m∈[0，N+M-2]，i＝0，1，2，...，(N+M-2)，所对应的客户path[m]和客户path[m+1]即为当前最佳插入位置；234)判断Δs[m]是否为T；若Δs[m]等于T，则转至步骤226)结束插入算法操作；235)判断动态客户n+M的硬时间窗是否满足要求；到达客户n+M的时间tN+M为：tN+M＝tpath[m]+max[(apath[m]-tpath[m])，0]+fpath[m]+tpath[m]，N+M·dpath[m]，N+M若aN+1≤tN+1≤b...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑家佳，白晓辉，谷振宇，
申请(专利权)人：重庆城市管理职业学院，
类型：发明
国别省市：重庆,50